End-to-End Framework Integrating Generative AI and Deep Reinforcement Learning for Autonomous Ultrasound Scanning

📄 arXiv: 2511.00114v1 📥 PDF

作者: Hanae Elmekki, Amanda Spilkin, Ehsan Zakeri, Antonela Mariel Zanuttini, Ahmed Alagha, Hani Sami, Jamal Bentahar, Lyes Kadem, Wen-Fang Xie, Philippe Pibarot, Rabeb Mizouni, Hadi Otrok, Azzam Mourad, Sami Muhaidat

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

提出集成生成对抗网络与深度强化学习的端到端框架，实现自主超声扫描。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 心脏超声 深度强化学习 生成对抗网络 变分自编码器 自主扫描 医学影像 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有基于深度强化学习的心脏超声扫描方法缺乏可重复性，依赖于私有数据，且模型过于简化。
  2. 提出一种端到端框架，集成生成对抗网络与深度强化学习，模拟真实超声环境，学习自主扫描策略。
  3. 通过实验验证了VAE-GAN的性能，并评估了DRL扫描系统在不同配置下的有效性，同时发布了公开数据集。

📝 摘要（中文）

心脏超声(US)是心脏病学中评估心脏健康最广泛使用的诊断工具之一，但其有效性受到操作者依赖性、时间限制和人为错误的限制。训练有素的专业人员短缺，尤其是在偏远地区，进一步限制了可及性。这些问题强调了对自动化解决方案的需求，以确保一致且可访问的心脏成像，而无需考虑操作者的技能或位置。人工智能(AI)，尤其是在深度强化学习(DRL)方面的最新进展，因其能够实现自主决策而备受关注。然而，现有的基于DRL的心脏超声扫描方法缺乏可重复性，依赖于专有数据，并使用简化的模型。受这些差距的推动，我们提出了第一个集成生成AI和DRL的端到端框架，以实现自主和可重复的心脏超声扫描。该框架包括两个组件：(i)一个条件生成模拟器，将生成对抗网络(GAN)与变分自编码器(VAE)相结合，对心脏超声环境进行建模，生成逼真的动作条件图像；(ii)一个DRL模块，利用该模拟器学习自主、准确的扫描策略。该框架通过专家验证的模型（对图像类型进行分类并评估质量）提供AI驱动的指导，支持逼真的超声图像的条件生成，并建立可扩展到其他器官的可重复基础。为了确保可重复性，发布了一个公开可用的真实心脏超声扫描数据集。该解决方案通过多个实验进行了验证。VAE-GAN与现有的GAN变体进行了基准测试，使用定性和定量方法评估了性能，而基于DRL的扫描系统在不同的配置下进行了评估，以证明其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决心脏超声扫描中对操作者技能的依赖性问题，以及现有基于深度强化学习的自动扫描方法的可重复性差、依赖私有数据和模型简化等问题。现有方法难以保证扫描质量的一致性，且难以推广到不同患者和不同器官。

核心思路：论文的核心思路是利用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）构建一个逼真的心脏超声环境模拟器，然后利用该模拟器训练深度强化学习（DRL）智能体，使其能够学习自主、准确的扫描策略。通过这种方式，可以在模拟环境中进行大量的训练，避免了对真实数据的过度依赖，并提高了模型的可重复性和泛化能力。

技术框架：该框架包含两个主要模块：(1) 条件生成模拟器：使用GAN和VAE的组合，生成逼真的、动作条件的心脏超声图像。该模拟器能够根据智能体的动作，生成相应的超声图像，从而模拟真实的扫描过程。(2) 深度强化学习模块：利用模拟器生成的数据，训练一个DRL智能体，使其能够学习自主扫描策略。智能体通过与模拟环境交互，不断优化其扫描策略，以获得高质量的超声图像。

关键创新：该论文的关键创新在于将生成对抗网络和深度强化学习相结合，构建了一个端到端的自主超声扫描框架。该框架能够生成逼真的超声图像，并利用这些图像训练DRL智能体，从而实现自主扫描。此外，该论文还发布了一个公开可用的心脏超声扫描数据集，为该领域的研究提供了便利。

关键设计：在生成模拟器中，使用了条件GAN和VAE的组合，以生成逼真的、动作条件的超声图像。在DRL模块中，使用了合适的奖励函数，以鼓励智能体学习准确的扫描策略。具体的技术细节包括GAN和VAE的网络结构、损失函数的设计，以及DRL智能体的算法选择和参数设置。这些细节对最终的扫描效果至关重要。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了VAE-GAN的性能，并与现有的GAN变体进行了基准测试，使用定性和定量方法评估了性能。同时，基于DRL的扫描系统在不同的配置下进行了评估，证明了其有效性。此外，论文还发布了一个公开可用的真实心脏超声扫描数据集，为后续研究提供了便利。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于心脏超声的自动化扫描，尤其是在缺乏专业人员的偏远地区。通过该技术，可以降低对操作者技能的要求，提高扫描质量的一致性，并为远程医疗提供支持。未来，该框架可以扩展到其他器官的超声扫描，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Cardiac ultrasound (US) is among the most widely used diagnostic tools in cardiology for assessing heart health, but its effectiveness is limited by operator dependence, time constraints, and human error. The shortage of trained professionals, especially in remote areas, further restricts access. These issues underscore the need for automated solutions that can ensure consistent, and accessible cardiac imaging regardless of operator skill or location. Recent progress in artificial intelligence (AI), especially in deep reinforcement learning (DRL), has gained attention for enabling autonomous decision-making. However, existing DRL-based approaches to cardiac US scanning lack reproducibility, rely on proprietary data, and use simplified models. Motivated by these gaps, we present the first end-to-end framework that integrates generative AI and DRL to enable autonomous and reproducible cardiac US scanning. The framework comprises two components: (i) a conditional generative simulator combining Generative Adversarial Networks (GANs) with Variational Autoencoders (VAEs), that models the cardiac US environment producing realistic action-conditioned images; and (ii) a DRL module that leverages this simulator to learn autonomous, accurate scanning policies. The proposed framework delivers AI-driven guidance through expert-validated models that classify image type and assess quality, supports conditional generation of realistic US images, and establishes a reproducible foundation extendable to other organs. To ensure reproducibility, a publicly available dataset of real cardiac US scans is released. The solution is validated through several experiments. The VAE-GAN is benchmarked against existing GAN variants, with performance assessed using qualitative and quantitative approaches, while the DRL-based scanning system is evaluated under varying configurations to demonstrate effectiveness.